FixedUnigramCandidateSampler.Options
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継承されたメソッド
クラスjava.lang.Objectから| ブール値 | 等しい(オブジェクト arg0) |
| 最終クラス<?> | getクラス() |
| 整数 | ハッシュコード（） |
| 最後の空白 | 通知する() |
| 最後の空白 | すべて通知() |
| 弦 | toString () |
| 最後の空白 | wait (long arg0, int arg1) |
| 最後の空白 | 待機(長い引数0) |
| 最後の空白 | 待って（） |
パブリックメソッド
パラメーター
| ねじれ | 歪みはユニグラム確率分布を歪めるために使用されます。各重みは、内部ユニグラム分布に追加される前に、まず歪みの乗に引き上げられます。結果として、distortion = 1.0 は通常のユニグラム サンプリング (語彙ファイルで定義されたとおり) を提供し、distortion = 0.0 は均一な分布を提供します。 |
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パラメーター
| numReservedIds | オプションで、ユーザーはいくつかの予約済み ID を [0, ..., num_reserved_ids) の範囲で追加できます。 1 つの使用例は、特別な未知の単語トークンが ID 0 として使用されることです。これらの ID のサンプリング確率は 0 になります。 |
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パラメーター
| シャード数 | サンプラーを使用して、元の範囲のサブセットからサンプリングすることで、並列処理を通じて計算全体を高速化できます。このパラメーター (「shard」と合わせて) は、計算全体で使用されているパーティションの数を示します。 |
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パラメーター
| シード | シードまたはシード 2 のいずれかが 0 以外に設定されている場合、乱数ジェネレータには指定されたシードがシードされます。それ以外の場合は、ランダム シードによってシードされます。 |
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パラメーター
| シード2 | シードの衝突を避けるための 2 番目のシード。 |
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パラメーター
| シャード | サンプラーを使用して、元の範囲のサブセットからサンプリングすることで、並列処理を通じて計算全体を高速化できます。このパラメータは (「num_shards」と合わせて) パーティショニングが使用されている場合に、サンプラー オペレーションの特定のパーティション番号を示します。 |
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パラメーター
| ユニグラム | ユニグラム数または確率のリスト。ID ごとに 1 つずつ、順番に並べられます。 vocab_file と unigrams のうちの 1 つだけをこの操作に渡す必要があります。 |
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パラメーター
| 語彙ファイル | このファイル (CSV のような形式である必要があります) 内の各有効な行は、有効な単語 ID に対応します。 ID は num_reserved_ids から始まる順番です。各行の最後のエントリは、カウントまたは相対確率に対応する値であることが期待されます。 vocab_file と unigrams の 1 つだけをこの操作に渡す必要があります。 |
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最終更新日 2025-07-26 UTC。
[null,null,["最終更新日 2025-07-26 UTC。"],[],[],null,["# FixedUnigramCandidateSampler.Options\n\npublic static class **FixedUnigramCandidateSampler.Options** \nOptional attributes for [FixedUnigramCandidateSampler](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler) \n\n### Public Methods\n\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [FixedUnigramCandidateSampler.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options) | [distortion](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options#distortion(java.lang.Float))(Float distortion) |\n| [FixedUnigramCandidateSampler.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options) | [numReservedIds](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options#numReservedIds(java.lang.Long))(Long numReservedIds) |\n| [FixedUnigramCandidateSampler.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options) | [numShards](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options#numShards(java.lang.Long))(Long numShards) |\n| [FixedUnigramCandidateSampler.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options) | [seed](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options#seed(java.lang.Long))(Long seed) |\n| [FixedUnigramCandidateSampler.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options) | [seed2](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options#seed2(java.lang.Long))(Long seed2) |\n| [FixedUnigramCandidateSampler.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options) | [shard](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options#shard(java.lang.Long))(Long shard) |\n| [FixedUnigramCandidateSampler.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options) | [unigrams](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options#unigrams(java.util.List\u003cjava.lang.Float\u003e))(List\\\u003cFloat\\\u003e unigrams) |\n| [FixedUnigramCandidateSampler.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options) | [vocabFile](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options#vocabFile(java.lang.String))(String vocabFile) |\n\n### Inherited Methods\n\nFrom class java.lang.Object \n\n|------------------|---------------------------|\n| boolean | equals(Object arg0) |\n| final Class\\\u003c?\\\u003e | getClass() |\n| int | hashCode() |\n| final void | notify() |\n| final void | notifyAll() |\n| String | toString() |\n| final void | wait(long arg0, int arg1) |\n| final void | wait(long arg0) |\n| final void | wait() |\n\nPublic Methods\n--------------\n\n#### public [FixedUnigramCandidateSampler.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options)\n**distortion**\n(Float distortion)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n##### Parameters\n\n| distortion | The distortion is used to skew the unigram probability distribution. Each weight is first raised to the distortion's power before adding to the internal unigram distribution. As a result, distortion = 1.0 gives regular unigram sampling (as defined by the vocab file), and distortion = 0.0 gives a uniform distribution. |\n|------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n\n#### public [FixedUnigramCandidateSampler.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options)\n**numReservedIds**\n(Long numReservedIds)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n##### Parameters\n\n| numReservedIds | Optionally some reserved IDs can be added in the range \\[0, ..., num_reserved_ids) by the users. One use case is that a special unknown word token is used as ID 0. These IDs will have a sampling probability of 0. |\n|----------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n\n#### public [FixedUnigramCandidateSampler.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options)\n**numShards**\n(Long numShards)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n##### Parameters\n\n| numShards | A sampler can be used to sample from a subset of the original range in order to speed up the whole computation through parallelism. This parameter (together with 'shard') indicates the number of partitions that are being used in the overall computation. |\n|-----------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n\n#### public [FixedUnigramCandidateSampler.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options)\n**seed**\n(Long seed)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n##### Parameters\n\n| seed | If either seed or seed2 are set to be non-zero, the random number generator is seeded by the given seed. Otherwise, it is seeded by a random seed. |\n|------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n\n#### public [FixedUnigramCandidateSampler.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options)\n**seed2**\n(Long seed2)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n##### Parameters\n\n| seed2 | An second seed to avoid seed collision. |\n|-------|-----------------------------------------|\n\n#### public [FixedUnigramCandidateSampler.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options)\n**shard**\n(Long shard)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n##### Parameters\n\n| shard | A sampler can be used to sample from a subset of the original range in order to speed up the whole computation through parallelism. This parameter (together with 'num_shards') indicates the particular partition number of a sampler op, when partitioning is being used. |\n|-------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n\n#### public [FixedUnigramCandidateSampler.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options)\n**unigrams**\n(List\\\u003cFloat\\\u003e unigrams)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n##### Parameters\n\n| unigrams | A list of unigram counts or probabilities, one per ID in sequential order. Exactly one of vocab_file and unigrams should be passed to this op. |\n|----------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n\n#### public [FixedUnigramCandidateSampler.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FixedUnigramCandidateSampler.Options)\n**vocabFile**\n(String vocabFile)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n##### Parameters\n\n| vocabFile | Each valid line in this file (which should have a CSV-like format) corresponds to a valid word ID. IDs are in sequential order, starting from num_reserved_ids. The last entry in each line is expected to be a value corresponding to the count or relative probability. Exactly one of vocab_file and unigrams needs to be passed to this op. |\n|-----------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|"]]
